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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Qua­lity and Usa­bi­lity Lab

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung; Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Die Mehr­zahl der Sys­teme und Dienste, die die Infor­ma­tik, die Elek­tro-, Infor­ma­ti­ons- und Medi­en­tech­nik bereit­stel­len, rich­ten sich letzt­end­lich an mensch­li­che Nut­zer*innen. Für den Erfolg sol­cher Sys­teme und Dienste ist es daher uner­läss­lich, sich mit den Nut­zen­den und ihren Ver­hal­tens­wei­sen bei der Inter­ak­tion zu befas­sen. Dar­aus kön­nen Gestal­tungs­prin­zi­pien für Mensch-Maschine-Schnitt­stel­len abge­lei­tet und Anfor­de­run­gen an die zugrun­de­lie­gen­den Tech­no­lo­gien defi­niert wer­den.

Das Qua­lity and Usa­bi­lity Lab ist als Fach­ge­biet der Fakul­tät IV mit der Gestal­tung und Eva­lu­ie­rung sol­cher Mensch-Maschine-Inter­ak­tio­nen befasst, wobei sowohl Aspekte der mensch­li­chen Wahr­neh­mung, der tech­ni­schen Sys­teme als auch der Gestal­tung der Inter­ak­tion Gegen­stand unse­rer For­schung sind. Bei uns steht selbst­be­stimm­tes Arbei­ten in einem inter­dis­zi­pli­nä­ren und inter­na­tio­nal auf­ge­stell­ten Team mit Mit­tel­punkt; hier­für bie­ten wir offene und fle­xi­ble Arbeits­be­din­gun­gen, die den wis­sen­schaft­li­chen und per­sön­li­chen Aus­tausch för­dern und Vor­aus­set­zung für erst­klas­sige Ergeb­nisse sind.

Aufgabenbeschreibung:

Die Stelle soll For­schungs­auf­ga­ben im Bereich der Bewer­tung der Qua­li­tät von Sprach­diens­ten unter Ver­wen­dung eines Crowd­sour­cing-Ansat­zes über­neh­men. Diese For­schungs­auf­ga­ben sind von der Deut­schen For­schungs­ge­mein­schaft geför­dert. Ziel der For­schung ist es zu ana­ly­sie­ren, wie Crowd­sour­cing-basierte Expe­ri­mente – Hör- sowie Kon­ver­sa­ti­ons­tests - zur Bewer­tung der Sprach­qua­li­tät auf­ge­baut wer­den kön­nen, um valide und zuver­läs­sige Ergeb­nisse zu lie­fern, und wie die Cha­rak­te­ris­tika der Test­teil­neh­mer*innen, der Test­um­ge­bung und des Wie­der­ga­be­sys­tems in Online-Tests ana­ly­siert wer­den kön­nen. Es soll die Frage beant­wor­tet wer­den, wel­che Unter­schiede zwi­schen Crowd­sour­cing-basier­ten Tests und Labor­tests bei der Bewer­tung von Sprach­qua­li­tät zu erwar­ten sind, und wie diese Unter­schiede die Ent­wick­lung von Model­len zur Vor­her­sage der instru­men­tel­len Sprach­qua­li­tät beein­flus­sen. Die Ergeb­nisse die­nen zur Eta­blie­rung von Metho­den zur Bewer­tung der Sprach­qua­li­tät durch Crowd­sour­cing, wel­che in der ITU-T-Emp­feh­lung S. 808 zusam­men­ge­fasst sind.

Zu den kon­kre­ten Auf­ga­ben zäh­len u.a.:
  • Imple­men­tie­rung und Erwei­te­rung von Web­platt­for­men, die zur Durch­füh­rung und Ver­wal­tung von Expe­ri­men­ten (Hör- und Kon­ver­sa­ti­ons­tests) ent­wi­ckelt wur­den (Front­end: HTML/JS/CSS, Backend für Con­ver­sa­tion Tes­ting: Node.js / express.js, WebRTC)
  • Durch­füh­rung von Nut­zer­tests (Hör- und Kon­ver­sa­ti­ons­tests) in Labor­um­ge­bung und mit­hilfe von Crowd­sour­cing; Ana­lyse der Ergeb­nisse
  • Auf­nahme von Quell-Sprach­si­gna­len sowohl in Labor­um­ge­bung als auch via groß ange­leg­tem Crowd­sour­cing und Auf­be­rei­tung von Sprach­da­ten­sät­zen
  • Ver­bes­se­rung von Test­me­tho­den (die bereits durch uns für ITU-T Rec. P.808 ent­wi­ckelt wur­den) für das Scree­ning der Fähig­kei­ten und der Eig­nung der Teil­neh­mer*innen sowie der Umge­bung zur Beur­tei­lung der Sprach­qua­li­tät
  • Ver­ar­bei­ten von Sprach­si­gna­len, die im Crowd­sour­cing-Ansatz gesam­melt wur­den und Anwen­den rele­van­ter künst­li­cher Netz­werk­ver­schlech­te­rungs­be­din­gun­gen (z. B. Hin­ter­grund­ge­räu­sche, Über­steue­rung usw.)
  • Bench­mar­king hoch­mo­der­ner instru­men­tel­ler Modelle zur Vor­her­sage der Sprach­qua­li­tät anhand ihrer Leis­tung auf den gesam­mel­ten Crowd­sour­cing-Daten­sät­zen.
  • Pro­jekt­kom­mu­ni­ka­tion und Bericht­erstat­tung
  • Ver­öf­fent­li­chung und Prä­sen­ta­tion von Pro­jekt- und For­schungs­er­geb­nis­sen in wis­sen­schaft­li­chen Zeit­schrif­ten, auf Kon­fe­ren­zen und Work­shops, sowie auf Stan­dar­di­sie­rungs­tref­fen der Study Group 12 der ITU-T

Fach­lich erfah­rene Mit­ar­bei­ter*innen aus unse­rem Team unter­stüt­zen bei der selbst-moti­vier­ten Ein­ar­bei­tung in die Auf­ga­ben­be­rei­che.

Die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion ist gege­ben.

Erwartete Qualifikationen:

  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in (Tech­ni­scher) Infor­ma­tik, Elek­tro­tech­nik, Medi­en­in­for­ma­tik, Medi­en­tech­nik oder Digi­tale Medien (oder ähn­li­cher tech­ni­scher Hin­ter­grund)
  • ver­tiefte Kennt­nisse und prak­ti­sche Erfah­rung in einer oder meh­re­ren all­ge­mei­nen Pro­gram­mier­spra­chen (vor­zugs­weise Python)
  • fun­dierte Pro­gram­mier­kennt­nisse im Front-End (HTML5 / CSS3, JS, jQuery, JSON) UND einer Skript­spra­che für die Daten­ver­ar­bei­tung (ent­we­der MAT­LAB, Python oder R) sowie idea­ler­weise Backend-Ent­wick­lungs­fä­hig­kei­ten
  • Kennt­nisse der digi­ta­len Signal­ver­ar­bei­tung; Kennt­nisse in der Sprach­si­gnal­ver­ar­bei­tung bzw. Audio­si­gnal­ver­ar­bei­tung/Akus­tik sind von Vor­teil
  • Kennt­nisse über empi­ri­sche Nut­zer­tests und sta­tis­ti­sche Daten­ana­ly­sen erwünscht
  • Sprach­kennt­nisse: Eng­lisch flie­ßend in Wort und Schrift (B2-Niveau); gute Deutsch­kennt­nisse wün­schens­wert; Bereit­schaft, die jeweils feh­len­den Sprach­kennt­nisse zu erler­nen
  • Lust auf die Arbeit in einem inter­na­tio­na­len und inter­dis­zi­pli­nä­ren Umfeld

Hinweise zur Bewerbung:

Um für den Aus­wahl­pro­zess berück­sich­tigt wer­den zu kön­nen, sen­den Sie bitte nach­ste­hende Unter­la­gen, kom­bi­niert in einer PDF Datei, an Prof. Dr.-Ing. Sebas­tian Möl­ler unter bewerbung@qu.tu-berlin.de:
Bewer­bungs­schrei­ben, Lebens­lauf, Zeug­nis­ko­pien, Arbeits­zeug­nisse.

Mit der Abgabe einer Online­be­wer­bung geben Sie als Bewer­ber*in Ihr Ein­ver­ständ­nis, dass Ihre Daten elek­tro­nisch ver­ar­bei­tet und gespei­chert wer­den. Wir wei­sen dar­auf hin, dass bei unge­schütz­ter Über­sen­dung Ihrer Bewer­bung auf elek­tro­ni­schem Wege keine Gewähr für die Sicher­heit über­mit­tel­ter per­sön­li­cher Daten über­nom­men wer­den kann. Daten­schutz­recht­li­che Hin­weise zur Ver­ar­bei­tung Ihrer Daten gem. DSGVO fin­den Sie auf der Web­seite der Per­so­nal­ab­tei­lung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

Zur Wah­rung der Chan­cen­gleich­heit zwi­schen Frauen und Män­nern sind Bewer­bun­gen von Frauen mit der jewei­li­gen Qua­li­fi­ka­tion aus­drück­lich erwünscht. Schwer­be­hin­derte wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt. Die TU Ber­lin schätzt die Viel­falt ihrer Mit­glie­der und ver­folgt die Ziele der Chan­cen­gleich­heit.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Qua­lity and Usa­bi­lity Lab, Prof. Dr.-Ing. Sebas­tian Möl­ler, Sekr. TEL 18, Ernst-Reu­ter-Platz 7, 10587 Ber­lin